Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Úvod do multimodálního učení
- Přehled multimodální umělé inteligence
- Výzvy spojené se zpracováním multimodálních dat
- Výhody využití multimodálních velkých jazykových modelů
Pochopení velkých jazykových modelů
- Architektura nejmodernějších LLM
- Trénování LLM s využitím multimodálních dat
- Příklady úspěšných aplikací multimodálních velkých jazykových modelů
Zpracovávání multimodálních dat
- Techniky předzpracování textu, obrázků a zvuku
- Extrakce rysů a učení reprezentací dat
- Integrace různých typů dat do velkých jazykových modelů
Tvorba aplikací s využitím multimodálních LLM
- Návrh uživatelských rozhraní pro multimodální interakci
- Využití LLM ve virtuálních asistentech a chatbotech
- Tvorba pohlcujících zážitků s využitím velkých jazykových modelů
Hodnocení a optimalizace multimodálních systémů
- Metriky pro měření výkonnosti multimodálních LLM
- Strategie optimalizace pro zvýšení přesnosti a efektivity
- Řešení problémů jako je straněnost či nerovnost v multimodálních systémech
Praktická laboratoř: Vytvoření projektu s využitím multimodálního LLM
- Vytváření multimodální datové sady
- Implementace multimodálního LLM pro konkrétní účel
- Testování a zdokonalování vzniklého systému
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení základů strojového učení a neuronových sítí
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
- Orientace v předzpracování dat různých typů (text, obrázky, zvuk)
Cílová skupina
- Datoví vědci
- Inženýři strojového učení
- Vývojáři softwaru
- Výzkumníci zaměření na umělou inteligenci a zpracování přirozeného jazyka
